字符識別方法目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法?；谀０迤ヅ渌惴▽⒎指詈蟮淖址祷?并將其尺寸大小縮放為字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小，然后與所有的模板進行匹配，后選佳匹配作為結(jié)果?；谌斯ど窠?jīng)元網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種：一種是先對待識別字符進行特征提取，然后用所獲得特征來訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器；另一種方法是直接把待處理圖像輸入網(wǎng)絡(luò)，由網(wǎng)絡(luò)自動實現(xiàn)特征提取直至識別出結(jié)果。

采用計算機視覺技術(shù)識別車牌的流程通常都包括車輛圖像采集，車牌定位，字符分割，光學字符識別，輸出識別結(jié)果5個步驟。車輛圖像的采集方式?jīng)Q定了車牌識別的技術(shù)路線。目前國際ITS通行的兩條主流技術(shù)路線是自然光和紅外光圖像采集識別。自然光和紅外光不會對人體產(chǎn)生不良的心理影響，也不會對環(huán)境產(chǎn)生新的電子污染，屬于綠色環(huán)保技術(shù)。

自然光路線是指白天利用自然光線，夜間采用輔助照明光源，用彩色攝像機采集車輛真彩色圖像，用彩色圖像分析處理方法識別車牌。自然光真彩色識別技術(shù)路線，與人眼感光習慣一致，并且，真彩色圖像能夠反映車輛及其周圍環(huán)境真實的圖像信息，不僅可以用來識別車牌照，而且可以用來識別車牌照顏色、車流量、車型、車顏色等車輛特征。用一個攝像機采集的圖像，同時實現(xiàn)所有前端基本視頻信息采集、識別和人工輔助圖像取證判別，可以前瞻性的為未來的智能交通系統(tǒng)工程預(yù)留接口。

將的牌照信息輸入系統(tǒng)，系統(tǒng)自動地識讀經(jīng)過車輛的牌照并查詢內(nèi)部數(shù)據(jù)庫。對于需要自動放行的車輛系統(tǒng)驅(qū)動電子門或欄桿機讓其通過，對于其它車輛系統(tǒng)會給出警示，由值勤人員處理?？捎糜谔厥鈫挝唬ㄈ畿娛鹿芾韰^(qū)、保密單位、保護單位等）、路橋收費卡口、住宅區(qū)等。

交通監(jiān)管部門每天都要處理大量的違章車輛圖片，一般由人工辨識車牌號碼再輸入管理系統(tǒng)，這種方式工作量大、容易疲勞誤判。采用自動識別可以減少工作強度能夠大幅度提高處理速度和效率。這種功能可用于電子警察系統(tǒng)、道路監(jiān)控系統(tǒng)等。

設(shè)備架設(shè)
1、影像監(jiān)控區(qū)域距離攝像機架設(shè)位置距離大約30M~50M位置。

2、攝像機架設(shè)高度大約2.8M，如果架設(shè)高度越高離影像監(jiān)控區(qū)域距離拉遠，因為相關(guān)攝像機的取像俯角不能太大(大約15度)。

3、使用鏡頭時務(wù)必要注意一般路口監(jiān)控使用的鏡頭有兩種規(guī)格6~60&10~100MM。

4、取像的角度要盡量將車牌及汽車的位置放大而不要將旁邊的景物帶入屏幕內(nèi)避免曝光效果過大或是造成車牌不清楚。

5、如果夜間使用紅外線(IR)功率一定要大，因為汽車的車燈也屬于紅外線光譜的一種，要避免曝光效應(yīng)只有將IR的功率加大發(fā)揮IR的功效。